ĐỒ ÁN PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
PHẠM QUỐC ĐẠT
15/12/2021
ĐỒ ÁN PHÂN TÍCH DỮ LIỆU R
Chuyển sang thư mục làm việc
setwd('C:/Users/ASUS/OneDrive/Máy tính/Crawler')Khai báo các thư viện cần dùng
library(ggplot2)
library(plotly)
library(gapminder)
library(tidyverse)
library(e1071)
library(viridis)
library(hrbrthemes)
library(dplyr)
library(plyr)
library(readr)
library(ggthemes)
library(car)
library(ggpubr)
library(nortest)Nhập dữ liệu
my_file <- list.files(pattern = "*.csv")
data <- ldply(my_file, read_csv)Task 1: Mô tả dữ liệu lấy về
- Số lượng dòng dữ liệu
nrow(data)## [1] 7389- Danh sách các trường dữ liệu
# Xem 10 dòng đầu tiên
head(data, 10)## name trademark brand time_up price year_product style
## 1 Acura MDX 2009 Acura MDX 08/11/2021 5.00e+08 2009 SUV
## 2 Acura MDX 2007 Acura MDX 05/11/2021 4.45e+08 2007 SUV
## 3 Acura MDX 2006 Acura MDX 29/10/2021 4.15e+08 2006 SUV
## 4 Acura MDX 2009 Acura MDX 26/10/2021 5.50e+08 2009 SUV
## 5 Acura MDX 2006 Acura MDX 21/10/2021 3.90e+08 2006 SUV
## 6 Acura MDX 2003 Acura MDX 20/10/2021 3.00e+08 2003 SUV
## 7 Acura MDX 2007 Acura MDX 13/10/2021 5.15e+08 2007 SUV
## 8 Acura MDX 2008 Acura MDX 13/10/2021 4.50e+08 2008 SUV
## 9 Acura MDX 2009 Acura MDX 25/11/2021 6.30e+08 2009 SUV
## 10 Acura MDX 2007 Acura MDX 02/11/2021 6.50e+08 2007 SUV
## status origin KM local
## 1 Ðã qua s<U+1EED> d<U+1EE5>ng Nh<U+1EAD>p kh<U+1EA9>u 120000 Gia Lai
## 2 Ðã qua s<U+1EED> d<U+1EE5>ng Nh<U+1EAD>p kh<U+1EA9>u 180000 H<U+1EA3>i Duong
## 3 Ðã qua s<U+1EED> d<U+1EE5>ng Nh<U+1EAD>p kh<U+1EA9>u 159000 H<U+1EA3>i Duong
## 4 Ðã qua s<U+1EED> d<U+1EE5>ng Nh<U+1EAD>p kh<U+1EA9>u 160000 Hà N<U+1ED9>i
## 5 Ðã qua s<U+1EED> d<U+1EE5>ng Nh<U+1EAD>p kh<U+1EA9>u 120000 Hà N<U+1ED9>i
## 6 Ðã qua s<U+1EED> d<U+1EE5>ng Nh<U+1EAD>p kh<U+1EA9>u 95000 Tp.HCM
## 7 Ðã qua s<U+1EED> d<U+1EE5>ng Nh<U+1EAD>p kh<U+1EA9>u 80000 Hà N<U+1ED9>i
## 8 Ðã qua s<U+1EED> d<U+1EE5>ng Nh<U+1EAD>p kh<U+1EA9>u 79000 Tây Ninh
## 9 Ðã qua s<U+1EED> d<U+1EE5>ng Nh<U+1EAD>p kh<U+1EA9>u 10000 Hà N<U+1ED9>i
## 10 Ðã qua s<U+1EED> d<U+1EE5>ng Nh<U+1EAD>p kh<U+1EA9>u 96000 Tp.HCM
## box_car fuel
## 1 S<U+1ED1> t<U+1EF1> d<U+1ED9>ng Xang
## 2 S<U+1ED1> t<U+1EF1> d<U+1ED9>ng Xang
## 3 S<U+1ED1> t<U+1EF1> d<U+1ED9>ng Xang
## 4 S<U+1ED1> t<U+1EF1> d<U+1ED9>ng Xang
## 5 S<U+1ED1> t<U+1EF1> d<U+1ED9>ng Xang
## 6 S<U+1ED1> t<U+1EF1> d<U+1ED9>ng Xang
## 7 S<U+1ED1> t<U+1EF1> d<U+1ED9>ng Xang
## 8 S<U+1ED1> t<U+1EF1> d<U+1ED9>ng Xang
## 9 S<U+1ED1> t<U+1EF1> d<U+1ED9>ng Xang
## 10 S<U+1ED1> t<U+1EF1> d<U+1ED9>ng Xang# Tên các trường dữ liệu
names(data)## [1] "name" "trademark" "brand" "time_up" "price"
## [6] "year_product" "style" "status" "origin" "KM"
## [11] "local" "box_car" "fuel"# Kiểu dữ liệu mỗi trường
str(data)## 'data.frame': 7389 obs. of 13 variables:
## $ name : chr "Acura MDX 2009" "Acura MDX 2007" "Acura MDX 2006" "Acura MDX 2009" ...
## $ trademark : chr "Acura" "Acura" "Acura" "Acura" ...
## $ brand : chr "MDX" "MDX" "MDX" "MDX" ...
## $ time_up : chr "08/11/2021" "05/11/2021" "29/10/2021" "26/10/2021" ...
## $ price : num 5.00e+08 4.45e+08 4.15e+08 5.50e+08 3.90e+08 3.00e+08 5.15e+08 4.50e+08 6.30e+08 6.50e+08 ...
## $ year_product: num 2009 2007 2006 2009 2006 ...
## $ style : chr "SUV" "SUV" "SUV" "SUV" ...
## $ status : chr "Ðã qua s<U+1EED> d<U+1EE5>ng" "Ðã qua s<U+1EED> d<U+1EE5>ng" "Ðã qua s<U+1EED> d<U+1EE5>ng" "Ðã qua s<U+1EED> d<U+1EE5>ng" ...
## $ origin : chr "Nh<U+1EAD>p kh<U+1EA9>u" "Nh<U+1EAD>p kh<U+1EA9>u" "Nh<U+1EAD>p kh<U+1EA9>u" "Nh<U+1EAD>p kh<U+1EA9>u" ...
## $ KM : num 120000 180000 159000 160000 120000 95000 80000 79000 10000 96000 ...
## $ local : chr "Gia Lai" "H<U+1EA3>i Duong" "H<U+1EA3>i Duong" "Hà N<U+1ED9>i" ...
## $ box_car : chr "S<U+1ED1> t<U+1EF1> d<U+1ED9>ng" "S<U+1ED1> t<U+1EF1> d<U+1ED9>ng" "S<U+1ED1> t<U+1EF1> d<U+1ED9>ng" "S<U+1ED1> t<U+1EF1> d<U+1ED9>ng" ...
## $ fuel : chr "Xang" "Xang" "Xang" "Xang" ...View(data)Xử lí dữ liệu
# Chuyển dữ liệu sang định dạng ngày
data$time_up <- as.Date(data$time_up, "%d/%m/%Y")
# Chuyển dữ liệu sang factor
# cols <- c("trademark", "brand", "style", "fuel")
# data[cols] <- lapply(data[cols], factor)Task 2: Phân tích thống kê
I. Phân tích thống kê mô tả
a. Tính các chỉ số thống kê mô tả
# mean
mean(data$price) # Trung bình giá xe ## [1] 1143322642mean(data$KM) # Trung bình số KM đã đi ## [1] 59317.92# mode
# Tạo hàm
getmode <- function(v) {
uniqv <- unique(v)
uniqv[which.max(tabulate(match(v, uniqv)))]
}
getmode(data$price) # Yếu vị giá xe## [1] 8.26e+08getmode(data$KM) # Yếu vị số KM đã đi ## [1] 0# median
median(data$price) # Trung vị giá xe## [1] 5.19e+08median(data$KM) # Trung vị số KM đã đi ## [1] 39000# Bảng tóm tắt dữ liệu summary
summary(data)## name trademark brand time_up
## Length:7389 Length:7389 Length:7389 Min. :2021-08-23
## Class :character Class :character Class :character 1st Qu.:2021-10-27
## Mode :character Mode :character Mode :character Median :2021-11-16
## Mean :2021-11-11
## 3rd Qu.:2021-11-29
## Max. :2021-12-05
## NA's :972
## price year_product style status
## Min. :1.200e+07 Min. :1975 Length:7389 Length:7389
## 1st Qu.:3.200e+08 1st Qu.:2013 Class :character Class :character
## Median :5.190e+08 Median :2018 Mode :character Mode :character
## Mean :1.143e+09 Mean :2016
## 3rd Qu.:8.260e+08 3rd Qu.:2020
## Max. :4.050e+10 Max. :2022
##
## origin KM local box_car
## Length:7389 Min. : 0 Length:7389 Length:7389
## Class :character 1st Qu.: 6000 Class :character Class :character
## Mode :character Median : 39000 Mode :character Mode :character
## Mean : 59318
## 3rd Qu.: 80000
## Max. :999999
##
## fuel
## Length:7389
## Class :character
## Mode :character
##
##
##
## # table
# Số lượng xe của mỗi hãng đang được rao bán
table(data$trademark) ##
## Acura Alfa Romeo Audi BAIC
## 16 1 146 3
## Bentley BMW Cadillac Chery
## 25 144 3 2
## Chevrolet Chrysler Daewoo Daihatsu
## 297 2 287 31
## Ðô thành Dodge Dongben FAW
## 3 3 8 1
## Fiat Ford Fuso Geely
## 38 508 3 1
## Haima Hino Honda Hyundai
## 3 1 272 112
## Infiniti Isuzu JAC Jaguar
## 10 11 7 32
## Jeep Kia Lada Lamborghini
## 23 140 1 2
## Land Rover Lexus Lifan Lincoln
## 303 93 4 34
## Luxgen Maserati Mazda Mekong
## 8 9 482 3
## Mercedes-AMG Mercedes-Benz Mercedes-Maybach MG
## 2 434 9 105
## Mini Mitsubishi Nissan Peugeot
## 18 1273 230 77
## Porsche Ram Renault Rolls-Royce
## 55 2 12 15
## Samsung Ssangyong Subaru Suzuki
## 4 31 43 272
## SYM Tata Thaco Toyota
## 3 1 43 1325
## VinFast Volkswagen Volvo Xe t<U+1EA3>i
## 330 28 1 4# Phân khúc xe đang được rao bán
table(data$style) ##
## City Car Convertible Coupe CUV Hatchback
## 1 14 45 79 977
## MPV Pick-up Truck Sedan Special Purpose Sport Car
## 1082 411 1958 4 9
## SUV Truck Van/Minivan Wagon
## 2414 135 242 18# Các loại hộp số xe
table(data$box_car) ##
## Diesel S<U+1ED1> h<U+1ED7>n h<U+1EE3>p S<U+1ED1> t<U+1EF1> d<U+1ED9>ng S<U+1ED1> tay Xang
## 2 16 5266 2099 3# Các tỉnh thành đang bán xe
table(data$local) ##
## An Giang B<U+1EA1>c Liêu B<U+1EAF>c Giang B<U+1EAF>c Ninh B<U+1EBF>n Tre
## 35 8 55 83 30
## Bà R<U+1ECB>a Vung Tàu Bình Ð<U+1ECB>nh Bình Duong Bình Phu<U+1EDB>c Bình Thu<U+1EAD>n
## 67 21 368 56 30
## C<U+1EA7>n Tho Cà Mau Cao B<U+1EB1>ng Ð<U+1EAF>k L<U+1EAF>k Ð<U+1EAF>k Nông
## 178 3 6 122 9
## Ð<U+1ED3>ng Nai Ð<U+1ED3>ng Tháp Ðà N<U+1EB5>ng Ði<U+1EC7>n Biên Gia Lai
## 296 28 250 2 47
## H<U+1EA3>i Duong H<U+1EA3>i Phòng H<U+1EAD>u Giang Hà Giang Hà N<U+1ED9>i
## 75 200 18 4 2296
## Hà Nam Hà Tinh Hòa Bình Hung Yên Khánh Hòa
## 45 22 15 34 61
## Kiên Giang Kon Tum L<U+1EA1>ng Son Lai Châu Lâm Ð<U+1ED3>ng
## 37 12 18 2 77
## Lào Cai Long An Nam Ð<U+1ECB>nh Ngh<U+1EC7> An Ninh Bình
## 11 40 105 63 29
## Ninh Thu<U+1EAD>n Phú Th<U+1ECD> Phú Yên Qu<U+1EA3>ng Bình Qu<U+1EA3>ng Nam
## 9 44 18 9 44
## Qu<U+1EA3>ng Ngãi Qu<U+1EA3>ng Ninh Qu<U+1EA3>ng Tr<U+1ECB> Sóc Trang Son La
## 24 58 12 13 11
## Tây Ninh Th<U+1EEB>a Thiên Hu<U+1EBF> Thái Bình Thái Nguyên Thanh Hóa
## 72 19 52 40 73
## Ti<U+1EC1>n Giang Tp.HCM Trà Vinh Tuyên Quang Vinh Long
## 47 1871 4 10 24
## Vinh Phúc Yên Bái
## 70 7# Năm sản xuất của xe
table(data$year_product) ##
## 1975 1980 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997
## 1 2 2 2 4 1 3 2 8 5 4 14 10 8 8 10
## 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
## 11 15 35 60 73 122 127 120 72 165 194 229 212 147 122 172
## 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
## 283 379 541 474 558 845 628 1720 1# Tứ phân vị quantile
# Giá xe
quantile(data$price) ## 0% 25% 50% 75% 100%
## 1.20e+07 3.20e+08 5.19e+08 8.26e+08 4.05e+10# Số KM đã đi
quantile(data$KM) ## 0% 25% 50% 75% 100%
## 0 6000 39000 80000 999999# Tương quan Correlation
cor(data[c(5, 6, 10)], use = "everything", method = "pearson")## price year_product KM
## price 1.0000000 0.2265451 -0.1598730
## year_product 0.2265451 1.0000000 -0.4984613
## KM -0.1598730 -0.4984613 1.0000000b. Vẽ biểu đồ và nhận xét về số liệu
Plot1: Biểu diễn số lượng xe đang bán của mỗi hãng
tab1 <- table(data$trademark)
tab1 <- data.frame(tab1)
colnames(tab1) <- c('Trademark', 'Freq')
p1 <- tab1 %>%
mutate(Trade = fct_reorder(Trademark, Freq)) %>%
ggplot(aes(x = Trade,
y = Freq,
fill = Trademark)) +
geom_bar(stat="identity", fill="#f68060", alpha=.6, width=.4) +
labs(title = "Number of cars of each brand being sold",
x = "Trademark",
y = "Count") +
coord_flip() +
theme_bw() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),
panel.background = element_rect(fill = 'white'),
panel.border = element_rect(colour = '#990000', fill = NA, size = 1.5))
ggplotly(p1, dynamicTicks = TRUE) %>%
rangeslider() %>%
layout(hovermode = "x")Nhận xét biểu đồ:
- Biểu đồ là dạng cột ngang
- Biểu đồ biểu diễn số lượng xe đang được rao bán của mỗi hãng, trong đó:
+ Trục x biểu diễn tên của các hãng xe
+ Trục y biểu diễn số lượng xe
+ Nhỏ nhất là 1 xe đang được bán với 4 hãng (Volvo, Lada, Geely, Alfa Romeo)
+ Lớn nhất là hãng Toyota với số lượng 1325 chiếc đang được bán
Plot2: Tương quan giữa năm sản xuất sản phẩm và giá xe
Toyota <- filter(data, data$trademark == "Toyota")
Innova <- filter(Toyota, Toyota$brand == "Innova")
p2 <- Innova %>%
ggplot(aes(x = year_product,
y = price)) +
geom_boxplot(aes(fill = factor(year_product))) +
labs(title="Car price Toyota Innova",
caption = "Source: mpg",
x = "Year",
y = "Price",
fill = "") +
theme_fivethirtyeight() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45,
vjust = 0.5),
axis.title = element_text(face = "bold",
size = 14),
panel.background = element_rect(fill = "white"),
legend.background = element_rect(fill="lightblue",
size=0.5,
linetype="solid",
colour ="darkblue"),
panel.border = element_rect(colour = '#990000',
fill = NA,
size = 1.5))
ggplotly(p2, dynamicTicks = TRUE) %>%
rangeslider() %>%
layout(hovermode = "x",
title = list(text = paste0("Car price Toyota Innova",
"<br>",
"<sup>",
"How does year product affect car price?")))Nhận xét biểu đồ:
- Biểu đồ dạng box plot
- Biểu đồ biểu diễn số mối quan hệ giữa giá xe và năm sản xuất của sảng phẩm, trong đó:
+ Trục x biểu diễn năm sản xuất của sản phẩm
+ Trục y biểu diễn giá tiền
+ Nhận thấy rằng, trong cùng một model xe (Toyota Innova) giá xe tăng khi năm sản xuất tăng, cụ thể:
* Năm 2006, trung bình giá xe là 210 triệu (max: 280 triệu, min: 145 triệu)
* Năm 2021, trung bình giá xe là 750 triệu (max: 887 triệu, min: 700 triệu)
Plot3: Xe có tỉ lệ bán nhiều nhất?
Porsche <- filter(data, data$trademark == "Porsche")
p3 <- Porsche %>%
ggplot(aes(x = year_product,
fill = brand,
text = style)) +
geom_density(alpha = 0.8) +
labs(title="Which is the highest rate of car sales in each model?",
caption = "Source: mpg",
x = "Year",
y = "Density",
fill = "Brand Car") +
theme_fivethirtyeight() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45,
vjust = 0.5),
axis.title = element_text(face = "bold",
size = 11),
title = element_text(face = "bold",
size = 12),
panel.background = element_rect(fill = "white"),
legend.background = element_rect(fill="lightblue",
size=0.5,
linetype="solid",
colour ="darkblue"),
panel.border = element_rect(colour = '#990000',
fill = NA,
size = 1.5))
ggplotly(p3, dynamicTicks = TRUE) %>%
rangeslider() %>%
layout(hovermode = "x",
title = list(text = paste0("Which is the highest rate of car sales in each model?",
"<br>",
"<sup>",
"From 2007-2021")))Nhận xét biểu đồ:
- Biểu đồ dạng mật độ
- Biểu đồ biểu diễn tỉ lệ mỗi dòng xe đang được bán của hãng xe Porsche, trong đó:
+ Trục x biểu diễn năm sản xuất ra sản phẩm
+ Trục y biểu diễn tỉ lệ
- Xét dòng xe Porsche Cayman:
+ Dòng xe này được rao bán từ năm 2015 cho đến nay
+ Từ 2015-2019, tỉ lệ rao bán của dòng xe này tăng liên tục
+ Vào năm 2019, dòng xe này có tỉ lệ rao bán lớn nhất (0.214)
+ Từ 2019-2021, tỉ lệ này giảm nhẹ và đến 2021 đạt chỉ số 0.168
Plot4: Luxury car
car_4b <- filter(data, data$price >= 4000000000)
p4 <- car_4b %>%
ggplot(aes(x = trademark,
y = price,
size = price,
fill = local,
text = name)) +
geom_point() +
labs(title="Luxury Car",
caption = "Source: mpg",
x = "Trademark",
y = "Price",
fill = "Province") +
theme_fivethirtyeight() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90,
vjust = 0.5,
face = "bold"),
axis.text.y = element_text(face = "bold"),
axis.title = element_text(face = "bold",
size = 11),
title = element_text(face = "bold",
size = 12),
panel.background = element_rect(fill = "white"),
legend.background = element_rect(fill="lightblue",
size=0.5,
linetype="solid",
colour ="darkblue"),
panel.border = element_rect(colour = '#990000',
fill = NA,
size = 1.5))
ggplotly(p4, dynamicTicks = TRUE) %>%
layout(hovermode = "x",
title = list(text = paste0("Luxury Car",
"<br>",
"<sup>",
"Which province sells luxury cars?")))II. Phân tích thống kê suy diễn
1. Phân tích mối quan hệ tương quan
- Phân tích mối quan hê giữa dòng xe với giá xe
(Lưu ý: Nếu dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn, sử dụng phương pháp tương quan không tham số bao gồm các bài kiểm tra tương quan dựa trên thứ hạng Spearman, Kendall)
Phát biểu giả thuyết:
\(H_{0}\): Hai biến có mối quan hệ tương quan
\(H_{1}\): Hai biến độc lập với nhau
df1 <- data
df1$style[which(df1$style == "City Car")] <- 1
df1$style[df1$style == "Convertible"] <- 2
df1$style[df1$style == "Coupe"] <- 3
df1$style[df1$style == "CUV"] <- 4
df1$style[df1$style == "Hatchback"] <- 5
df1$style[df1$style == "MPV"] <- 6
df1$style[df1$style == "Pick-up Truck"] <- 7
df1$style[df1$style == "Sedan"] <- 8
df1$style[df1$style == "Special Purpose"] <- 9
df1$style[df1$style == "Sport Car"] <- 10
df1$style[df1$style == "SUV"] <- 11
df1$style[df1$style == "Truck"] <- 12
df1$style[df1$style == "Van/Minivan"] <- 13
df1$style[df1$style == "Wagon"] <- 14
df1$style <- as.numeric(df1$style)
with(df1, cor.test(style, price, method="kendall"))##
## Kendall's rank correlation tau
##
## data: style and price
## z = 29.338, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true tau is not equal to 0
## sample estimates:
## tau
## 0.2503946# Kendall's rank correlation tau
#
# data: style and price
# z = 29.338, p-value < 2.2e-16
# alternative hypothesis: true tau is not equal to 0
# sample estimates:
# tau
# 0.2503946
# Nhận xét:
# Vì p_value < 0.5 => Bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là r != 0 một cách có ý nghĩa thống kê, hai biến có tương quan tuyến tính với nhau
# tau = 0.2503946 => Mối tương quan yếu- Phân tích mối quan hệ tương quan giữa năm sản xuất với giá xe Phát biểu giả thuyết:
with(df1, cor.test(year_product, price, method="spearman"))##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: year_product and price
## S = 2.786e+10, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.5856449# Spearman's rank correlation rho
#
# data: year_product and price
# S = 2.786e+10, p-value < 2.2e-16
# alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
# sample estimates:
# rho
# 0.5856449
# Nhận xét:
# Vì p_value < 0.5 => Bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là r != 0 một cách có ý nghĩa thống kê, hai biến có tương quan tuyến tính với nhau
# rho = 0.5856449 => Mối tương quan mạnh- Phân tích mỗi quan hệ tương quan giữa số KM đã đi với giá xe
with(df1, cor.test(KM, price, method="kendall"))##
## Kendall's rank correlation tau
##
## data: KM and price
## z = -47.35, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true tau is not equal to 0
## sample estimates:
## tau
## -0.3762011# Kendall's rank correlation tau
#
# data: KM and price
# z = -47.35, p-value < 2.2e-16
# alternative hypothesis: true tau is not equal to 0
# sample estimates:
# tau
# -0.3762011
# Nhận xét:
# Vì p_value < 0.5 => Bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là r != 0 một cách có ý nghĩa thống kê, hai biến có tương quan tuyến tính với nhau
# rho = -0.3762011 => Mối tương quan trung bình mang tính nghịch - Phân tích mối quan hệ giữa price với origin
price_origin <- df1[,c(5, 9)]
price_origin$origin[which(price_origin$origin != "Nhập khẩu")] <- 11
price_origin$origin[which(price_origin$origin == "Nhập khẩu")] <- 22
price_origin$origin <- as.numeric(price_origin$origin)
with(price_origin, cor.test(origin, price, method="kendall"))##
## Kendall's rank correlation tau
##
## data: origin and price
## T = NA, p-value = NA
## alternative hypothesis: true tau is not equal to 0
## sample estimates:
## tau
## NA# Kendall's rank correlation tau
#
# data: origin and price
# z = -12.099, p-value < 2.2e-16
# alternative hypothesis: true tau is not equal to 0
# sample estimates:
# tau
# -0.1151155
# Nhận xét:
# Vì p_value < 0.5 => Bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là r != 0 một cách có ý nghĩa thống kê, hai biến có tương quan tuyến tính với nhau
# tau = -0.1151155 => Mối tương quan yếu mang tính nghịch 2. Kiểm định giả thuyết
Vì dữ liệu bán xe ô tô khó tuân theo phân phối chuẩn nên chúng ta chuyển sang thực hiện kiểm định phi tham số.
Wilcoxon Signed-Rank Test (Alternative to two-sample t-test for independent samples)
- Kiểm định giữa các dòng xe có sự khác biệt về giá hay không?
Phát biểu giả thuyết:
\(H_{0}\): Trung bình giá xe của các dòng là tương đương nhau: \(\mu_{i} = \mu_{j}\)
\(H_{1}\): Trung bình giá xe của các dòng là khác nhau: \(\mu_{i} = \mu_{j}\)
# Xem trung vị của các nhóm
tapply(df1$price, df1$style, median, na.rm=TRUE)## 1 2 3 4 5 6 7
## 480000000 3124500000 1699000000 445000000 320000000 527000000 535000000
## 8 9 10 11 12 13 14
## 398500000 1925000000 8558000000 950000000 260000000 252500000 151500000wilcox.test(df1$price, df1$style, alternative='two.sided', paired=TRUE)##
## Wilcoxon signed rank test with continuity correction
##
## data: df1$price and df1$style
## V = 27302355, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0# Wilcoxon signed rank test with continuity correction
#
# data: df1$style and df1$price
# V = 0, p-value < 2.2e-16
# alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
# Nhận xét
# Vì p_value < 0.5 nên chúng ta bác bỏ giả thuyết H0, giữa các dòng xe có sự khác biệt về giá - Kiểm định giữa xe nhập khẩu và xe trong nước của hãng Toyota Innova có sự khác biệt về giá hay không
price_origin <- Innova[,c(5, 9)]
price_origin$origin[which(price_origin$origin != "Nhập khẩu")] <- 11
price_origin$origin[which(price_origin$origin == "Nhập khẩu")] <- 22
price_origin$origin <- as.numeric(price_origin$origin)
# Xem trung vị của các nhóm
tapply(price_origin$price, price_origin$origin, median, na.rm=TRUE)## 11
## 419500000# Kiểm định bằng Kruskal wallis
#kruskal.test(price ~ origin, data = price_origin)
# Kruskal-Wallis rank sum test
#
# data: price by origin
# Kruskal-Wallis chi-squared = 19.149, df = 1, p-value = 1.209e-05
# Nhận xét:
# Vì p_value < 0.05 nên chúng ta bác bỏ giả thuyết H0. Giữa xe nhập khẩu và xe trong nước có sự khác biệt về giá wilcox.test(price_origin$price, price_origin$origin, alternative='two.sided', paired=TRUE)##
## Wilcoxon signed rank test with continuity correction
##
## data: price_origin$price and price_origin$origin
## V = 68635, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0# Wilcoxon signed rank test with continuity correction
#
# data: price_origin$price and price_origin$origin
# V = 68635, p-value < 2.2e-16
# alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
# Nhận xét
# Vì p_value < 0.5 nên chúng ta bác bỏ giả thuyết H0. Trong dòng xe Toyot Innova, giá tiền giữa xe nhập khẩu và xe trong nước có sự khác biệt về giá - Xe bán ở Hà Nội có giá cao hơn ở xe bán ở Hồ Chí Minh hay không
# Xem trung vị của các nhóm
HN <- filter(df1, df1$local == "Hà Nội")
HCM <- filter(df1, df1$local == "Tp.HCM")
HN_HCM <- rbind(HN, HCM)
tapply(HN_HCM$price, HN_HCM$local, median, na.rm=TRUE)## Tp.HCM
## 5.39e+08HN_HCM$local[which(HN_HCM$local == "Hà Nội")] <- 111
HN_HCM$local[which(HN_HCM$local == "Tp.HCM")] <- 222
HN_HCM$local <- as.numeric(HN_HCM$local)
wilcox.test(HN_HCM$price, HN_HCM$local, alternative='less', paired=TRUE)##
## Wilcoxon signed rank test with continuity correction
##
## data: HN_HCM$price and HN_HCM$local
## V = 1751256, p-value = 1
## alternative hypothesis: true location shift is less than 0# Wilcoxon signed rank test with continuity correction
#
# data: HN_HCM$price and HN_HCM$local
# V = 1751256, p-value = 1
# alternative hypothesis: true location shift is less than 0
# Nhận xét
# Vì p_value > 0.05 nên chúng ta chấp nhận giả thuyết H0. Giá xe bán ở Hà Nội cao hơn giá xe bán ở HCMLinear Regression
Porsche$style[which(Porsche$style != "Convertible")] <- 1
Porsche$style[which(Porsche$style != "Coupe")] <- 2
Porsche$style[which(Porsche$style != "CUV")] <- 3
Porsche$style[which(Porsche$style != "Sedan")] <- 4
Porsche$style[which(Porsche$style != "Sport Car")] <- 5
Porsche$style[which(Porsche$style != "SUV")] <- 6
Porsche$style <- as.numeric(Porsche$style
)
Porsche$origin[which(Porsche$origin != "Nhập khẩu")] <- 11
Porsche$origin[which(Porsche$origin == "Nhập khẩu")] <- 22
Porsche$origin <- as.numeric(Porsche$origin)
RegModel.1 <- lm(price~KM, data=Porsche)
summary(RegModel.1)##
## Call:
## lm(formula = price ~ KM, data = Porsche)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -4.764e+09 -2.096e+09 -3.357e+08 1.053e+09 6.857e+09
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 5447058582 431533404 12.623 <2e-16 ***
## KM -11570 7786 -1.486 0.143
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 2.523e+09 on 53 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.03999, Adjusted R-squared: 0.02188
## F-statistic: 2.208 on 1 and 53 DF, p-value: 0.1432# Call:
# lm(formula = price ~ KM, data = Porsche)
#
# Residuals:
# Min 1Q Median 3Q Max
# -4.764e+09 -2.096e+09 -3.357e+08 1.053e+09 6.857e+09
#
# Coefficients:
# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
# (Intercept) 5447058582 431533404 12.623 <2e-16 ***
# KM -11570 7786 -1.486 0.143
# ---
# Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
#
# Residual standard error: 2.523e+09 on 53 degrees of freedom
# Multiple R-squared: 0.03999, Adjusted R-squared: 0.02188
# F-statistic: 2.208 on 1 and 53 DF, p-value: 0.1432
# Linear Regression: price = 5447058582 - 11570*KMscatterplot(Porsche$price, Porsche$KM)
abline(v = -11570, h = 5447058582, col = 'gray60')
p <- ggplot(Porsche, aes(price, KM,
fill = brand, size = price)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = 'loess', formula = 'y ~ x',
fill = '#CC6600',colour = '#990099') +
labs(title="Linear Regression",
# caption = "Source: mpg",
x = "Price",
y = "KM",
fill = "Brand",
size = "") +
theme_fivethirtyeight() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45,
vjust = 0.5),
axis.title = element_text(face = "bold",
size = 14),
panel.background = element_rect(fill = "white"),
legend.background = element_rect(fill="lightblue",
size=0.5,
linetype="solid",
colour ="darkblue"),
panel.border = element_rect(colour = '#990000',
fill = NA,
size = 1.5))
ggplotly(p, dynamicTicks = TRUE) %>%
rangeslider() %>%
layout(hovermode = "x",
title = list(text = paste0("Linear Regression",
"<br>",
"<sup>",
"Price-KM")))## Warning: plotly.js does not (yet) support horizontal legend items
## You can track progress here:
## https://github.com/plotly/plotly.js/issues/53